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风险VaR的优点和缺点

时间:2018-11-30 08:58来源:未知 作者:一个量化投资者 点击:
今天我们将与大家一起讨论的的关于风险中的价值VaR的相关内容。VaR是传统的价格风险管理的重要组成部分。VaR方法试图去定 量化交易 策略或交易品种的标准偏差和品种间的历史相关性。 我们可以思考这样的一个问题。在一般的市场情况下,特定时间范围内我们亏

今天我们将与大家一起讨论的的关于风险中的价值——VaR的相关内容。VaR是传统的价格风险管理的重要组成部分。VaR方法试图去定量化交易策略或交易品种的标准偏差和品种间的历史相关性。

 
我们可以思考这样的一个问题。在一般的市场情况下,特定时间范围内我们亏损X美元的可能性会有多大?假如说,一个对冲基金可能需要3000万美元的日VaR达到95%的可信度。那么换句话说,在接下来的24小时内,我们应用的策略大概有95%的可能性不会经历超过3000万美元的亏损。
量化投资中VaR的优点和缺点
一、VaR的优点
VaR最大的优点是能够计算出在未来指定的一段时间内策略产生的可能性,并且这种计算方法是适用于所有的市场参与者的。不仅如此VaR还可以将特定策略的历史波动性与相关性联系在一起,最后通过类比的方式预测未来的价格风险。
 
系统开发者和风险经理通常会利用利用一些比较传统的方法,例如利用止损和交易量价格风险分析,就可以让交易者了解到有关量化投资策略风险的很多特性。加入利用特定品种策略在过去10年中遭遇20%的最大回调可能性。不仅如此,它们还可以确定这样的账户每日可能会超过定额亏损的次数。是市场这是一种非基于统计的VaR策略,我们一般也将其称为历史VaR。
 
尽管历史VaR可以帮助我们每日可能超过额定亏损的次数,但是无论是历史VaR还是传统的价格风险管理工具。都无法告诉我们交易策略在接下来24小时发生亏损的可能性。前测VaR模型可以利用标准偏差和相关性,使用统计学方法预测持仓时间内亏损的可能性分布。所以,前测VaR模型可以非常有效的去分析当前策略应建头寸之外的额外头寸是会减少还是增加系统风险。
 
二、VaR的缺点
我们都知道虽然VaR是一个非常有用的工具,但是它并不是一个关于管理价格风险问题的最全面的解决方案。这是因为VaR无法解决制定时间内判断亏多少的问题,它只是大概说明了我们可能会亏损的最大数量。VaR模型还有另外一个缺陷,就是假设了连续交易日之间的独立性。也就是说假设今天发生的交易不会对明天的交易有任何的影响。
 
无论市场是均值回归性还是趋势性,我们进行的量化投资肯定对市场的性质有所影响,所以这种独立性假设是一个有缺陷的假设。那么这种假设也会间接导致VaR不能够对一系列连续时间做出解释。当然在VaR中还有其它的一些问题,比如其中最危险的假设是交易者可以在没有滑点的前提下平掉头寸。
 
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(责任编辑:一个量化投资者)
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